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作者：520
日期：2023年12月06日
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import tensorflow as tf

# 创建一个SGD优化器，学习率为0.1
opt = tf.keras.optimizers.SGD(learning_rate=0.1)

# 创建一个初始值为1.0的变量
var = tf.Variable(1.0)

# 创建一个损失函数，为变量的平方和的一半
loss = lambda: (var ** 2) / 2.0

# 使用优化器对损失函数进行最小化，更新变量的值
opt.minimize(loss, [var])

# 打印更新后的变量的值
print(var.numpy())

